ROC分析和曲线下面积 (AUC) 是数据科学中广泛使用的工具,借鉴了信号处理,用于评估不同参数化下模型的质量,或比较两个或多个模型的性能。 传统的性能指标,如准确率和召回率,在很大程度上依赖于正样本的观察。因此,ROC 和 AUC 使用真阳性率和假阳性率来评估质量,同时考虑到正面和负面观察结果。 从分解问题到使用...
ROC分析和曲线下面积 (AUC) 是数据科学中广泛使用的工具,借鉴了信号处理,用于评估不同参数化下模型的质量,或比较两个或多个模型的性能。 传统的性能指标,如准确率和召回率,在很大程度上依赖于正样本的观察。因此,ROC 和 AUC 使用真阳性率和假阳性率来评估质量,同时考虑到正面和负面观察结果。 从分解问题到使用...
先用李志辉老师《MedCalc统计分析方法及应用》书的案例,某器械公司对CT进行改进,经预实验,新型号的CT诊断某病的ROC曲线下面积AUC为0.9074,而旧版CT的AUC为0.8470。 为比较新设备与老设备的AUC有无不同,取a=0.…
人脸识别中的ROC和AUC 1. 基本概念 我们先来理解下面几个概念: True Positive (真正, TP) :实例为正类被预测为正类 True Negative(真负, TN):实例为正类被预测为负类 False Positive(假正, FP):实例为负类被预测为正类 False Negative(假负, FN):实例为负类被预测为负类 2. ROC曲线 ROC(Receiver ...
参考李志辉老师的《MedCalc统计分析方法及应用》一书中的案例,某器械公司针对CT进行了改进。在预实验中,新型CT对于某病的诊断在ROC曲线下所展现的面积AUC达到了0.9074,而旧版CT的AUC为0.8470。为了验证新设备与旧设备在AUC上是否存在显著差异,我们设定a=0.05,β=0.2,来估算所需的样本量。
ROC曲线分析路径为点击【可视化】→【ROC曲线】然后进行分析: 2. 结果解读 SPSSAU默认以1作为切割点,即1作为阳性,其它作为阴性,首先查看下数据的分布,如下: 发现数据中阴性和阳性各占一半,数据分布均匀。 诊断价值判断: 从结果可以看出CT增强对应的AUC值为0.961,大于0.9,所以说明诊断价值高,并且从p值也能看出,p值...
SPSS分析ROC曲线1-ROC曲线-曲线下面积AUC-截断值cutoff-约登指数-灵敏度-特异度 20 0 07:29 App SPSS分析ROC曲线1-ROC曲线-曲线下面积AUC-截断值cutoff-约登指数-灵敏度-特异度 29 0 03:59 App SPSS分析t检验-两样本配对t检验 8 0 03:12 App SPSS分析协方差分析2-协方差分析 4 0 06:37 App SPSS分...
视频的代码都在交流群,加群/代码/分析请私信,或V:ZhZSdsHe_Zcy,非诚勿扰。一款好用到爆的AI搜索工具!接下来播放 自动连播 【想学必看】Nomogram/诺莫图/列线图的构建(肿瘤)及ROC/校准曲线/DCA验证(高分必备) 免费的午餐啊 840 0 【想学必看】GO和KEGG富集分析代码及示例数据(一键出图) 免费的午餐啊 ...
今天说一说ROC(AUC)的比较。 二分类资料的ROC比较 可以通过pROC包实现的,使用其中roc.test()函数可实现两个ROC 的Delong检验。 使用pROC包的aSAH数据,其中outcome列是结果变量,1代表Good,2代表Poor。 library(pROC) ## Type 'citation("pROC")' for a citation. ...
AUC AUC值为ROC曲线所覆盖的区域面积,显然,AUC越大,分类器分类效果越好。 AUC = 1,是完美分类器,采用这个预测模型时,不管设定什么阈值都能得出完美预测。绝大多数预测的场合,不存在完美分类器。 0.5 < AUC < 1,优于随机猜测。这个分类器(模型)妥善设定阈值的话,能有预测价值。